Çfarë është një kërkesë negative apo një kërkesë negative? Një kërkesë negative në Inteligjencën Artificiale (AI) është një udhëzim teksti i ofruar nga përdoruesi për softuerin, aplikacionin ose gjeneruesin e imazhit për të shmangur përdorimin e disa karakteristikave në krijimin e përmbajtjes në mënyrë që të mos gjenerohen rezultate të padëshiruara ose jashtë kontekstit të dëshiruar.

Këto kërkesa negative përdoren për t'i mësuar AI-së se çfarë të mos bëjë ose të thotë për t'u siguruar që prodhon rezultate më të sakta dhe më të rëndësishme. Një shembull se si të përdorim një prompt negativ në gjenerimin e imazheve është kur duam të krijojmë imazhe të një objekti të caktuar, por duam të përjashtojmë disa karakteristika specifike të atij objekti.

Për shembull, nëse ne duam të gjenerojmë imazhe të makinave, por duam të parandalojmë modelin e AI që të gjenerojë makina me ngjyra specifike si jeshile ose vjollcë. Në këtë rast, ne mund të përdorim një kërkesë negative për të udhëzuar modelin e AI që të mos përfshijë këto ngjyra në imazhet e krijuara.

Për të krijuar këto kërkesa negative, ne mund të trajnojmë modelin e AI me një grup imazhesh nga makinat dhe etiketoni ato me ngjyrat që nuk duam të përfshijmë. Kjo e ndihmon modelin të kuptojë se këto ngjyra nuk kërkohen në imazhet e krijuara.

Një shembull tjetër është imazhi i fytyrës ku mund të përdorim sinjale negative për të udhëzuar modelin e AI që të shmangë gjenerimin e funksioneve të padëshirueshme, siplagët ose shenjat e lindjes.

Për ta bërë këtë, ne mund t'i ofrojmë modelit imazhe të fytyrave me këto karakteristika dhe t'i etiketojmë ato si "të padëshiruara". Modeli i AI do të mësojë të shmangë gjenerimin e këtyre veçorive në imazhet e krijuara.

Imazhi i Lexica ka një kuti dialogu të veçantë për futjen e kërkesave negative

Kërkesat negative mund të përdoren në aplikacione të ndryshme të AI si klasifikimi i imazheve, përkthimi i gjuhës dhe analiza e ndjenjave. Në shumë raste, ato ndihmojnë në shmangien e rezultateve që nuk janë relevante ose që mund të konsiderohen fyese ose të papërshtatshme. Për shembull, nëse po krijojmë një shabllon chatbot për një kompani që shet produkte vegane, mund të përdorim kërkesa negative për të parandaluar që roboti të sugjerojë produkte me përbërës shtazorë.

Një shembull tjetër është në përkthimin gjuhësor. Supozoni se po trajnojmë një model të AI për të përkthyer tekste nga anglishtja në portugalisht, por duam ta parandalojmë që të përkthejë terma vulgarë ose blasfemi.

Në këtë rast, ne mund të ofrojmë kërkesa negative që udhëzojnë modelin të mos përkthejë këto fjalë dhe në vend të kësaj jepni një përkthim të duhur, ose thjesht hiqni fjalën. Këto kërkesa negative ndihmojnë që përkthimi të jetë i saktë dhe i përshtatshëm për audiencën e synuar.

Si të përdorni një kërkesë negative nëAI?

Për të përdorur kërkesat negative në AI, duhet të identifikoni rezultatet që duhet të shmangni dhe të krijoni një listë fjalësh ose frazash që mund të çojnë në ato rezultate. Këto kërkesa negative më pas mund t'i shtohen algoritmit ose modelit të AI për të parandaluar që sistemi të prodhojë rezultate të padëshiruara.

Një shembull tjetër i përdorimit të një urdhri negativ në AI është renditja e imazheve. Supozoni se kemi një AI të trajnuar për të njohur kafshët në imazhe, por ne duam ta parandalojmë që të klasifikojë kafshët shtëpiake si kafshë të egra.

Në këtë rast, ne mund të krijojmë sinjale negative që udhëzojnë modelin të mos i njohë kafshët si ". qen" ose "mace" si kafshët e egra, edhe pse ato mund të kenë karakteristika të ngjashme me kafshët e tjera të egra si luanët ose tigrat.

Për të krijuar këto kërkesa negative, ne mund t'i ofrojmë modelit shembuj të fotografive dhe etiketës së kafshëve shtëpiake ato.ato me klasën “jo kafshë të egra”. Këto imazhe ndihmojnë modelin të kuptojë se këto kafshë nuk duhet të klasifikohen si kafshë të egra.

Është e rëndësishme të mbani mend se efektiviteti i kërkesave negative varet nga cilësia e të dhënave të trajnimit dhe saktësia e AI model në përgjithësi. Prandaj, është thelbësore të monitorohet vazhdimisht performanca e modelit dhe të rregullohen kërkesat negative sipas nevojës.

Pse të përdoret njëPrompt negativ?

Kërkesat negative janë një mjet i rëndësishëm për të siguruar saktësinë dhe rëndësinë e rezultateve në aplikacionet e AI. Ato lejojnë që sistemi të trajnohet për të shmangur rezultatet e padëshiruara, duke përmirësuar cilësinë e përgjithshme të rezultateve të prodhuara.

Megjithatë, është e rëndësishme të mbani mend se zbatimi i saktë i kërkesave negative kërkon njohuri teknike dhe aftësi shkencore të të dhënave. Prandaj, nëse po mendoni të përdorni kërkesa negative në projektet tuaja të AI, rekomandohet të konsultoheni me ekspertët e AI për udhëzimet e duhura.